O que você aprenderá_
- Entenda os perigos do hold out
- Aplique técnicas de validação cruzada (cross validation)
- Utilize a aleatoriedade a seu favor
- Entenda quando usar diversas estratégias diferentes de validação cruzada
- KFold, StratifiedKFold, GroupKFold
- Trabalhe na previsão de novos grupos quando nem todos os dados são leituras independentes entre si
- Utilize um pipeline para treino e validação
Público alvo_
Quem já conhece machine learning e quer comparar resultados de modelos treinados
Guilherme Silveira
Co-fundador da Alura, da Caelum e do GUJ. Com 18 anos de ensino nas áreas de programação e dados, criou mais de 100 cursos. Possui formação em engenharia de software, viés matemático e criativo, além de ser medalhista de ouro em competições nacionais de computação, tendo representado o Brasil nos mundiais. Participante de comunidades open source e de educação em tecnologia, tendo escrito 7 livros. Faz mágica e fala coreano no tempo livre.
Curso atualizado em 29/11/2024
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Comece o curso agoraEmenta
Validação cruzada e aleatoriedade inicial
- Introdução
- A influência da aleatoriedade na validação do modelo
- A validação cruzada
- Validação cruzada
- Usando e avaliando com o cross validate
- Faça o que eu fiz na aula
- O que aprendemos?
KFold e aleatoriedade
- Kfold com aleatorização
- Embaralhando dados
- Faça o que eu fiz na aula
- O que aprendemos?
Estratificação
- Estratificação com validação cruzada
- Documentação e boas práticas
- Ordenando coluna
- Faça o que eu fiz na aula
- O que aprendemos?
Dados agrupáveis
- Gerando dados aleatórios
- Validação cruzada usando grupos
- Funcionamento do GroupKFold
- Faça o que eu fiz na aula
- O que aprendemos?
Pipeline de treino e validação
- A importância do pipeline no crossvalidate
- Conclusão
- Conferindo diferentes grupos
- Faça o que eu fiz na aula
- Treinando o modelo final
- O que aprendemos?
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Experiências de quem já mergulhou com a gente.
A didática e a forma como o Guilherme conduz a evolução do curso auxiliam muito no processo de aprendizagem.
Machine Learning: validação de modelos
Marcos R. Ferreira
Juntando com a didática excelente do Professor Guilherme, os exemplos também foram muito bons, fornecendo uma visão geral de aplicações diversas.
Machine Learning: validação de modelos
José Guilherme Bispo de Albuquerque Lima
\Achei ótimo, muito bem explicado, o conteúdo muito aprofundao, Apenas um ponto é que em quase todos os textos das aulas há erros de código, e tem que ficar corrigindo o código.
Machine Learning: validação de modelos
Matheus Vinicius da Encarnação
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